L'AI punta su matematica ed energia, ma il dossier non contiene alcun risultato sulla fusione

Il 29 settembre la CBC News ha riferito che alcune aziende si sono rivolte al governo di Terranova e Labrador per costruire data centre per l'AI. Il ministro dell'Energia e delle Miniere Lloyd Parrott ha detto che la porta della provincia è "aperta agli affari". È lo sviluppo più recente del dossier. Non è però una storia sulla fusione.

La richiesta riguarda un risultato di ricerca sull'energia da fusione. Nessuna delle dodici fonti integrali qui fornite ne riporta uno. Il dossier non contiene articoli scientifici, comunicati stampa o servizi su un esperimento di fusione, un record nel plasma, un traguardo di un reattore o un risultato sottoposto a revisione paritaria. L'unico materiale sulla fusione è un elenco di titoli recenti che le istruzioni dicono esplicitamente di non trattare come fatti citabili. La risposta onesta è che questo dossier non può sostenere un'analisi sulla ricerca sulla fusione.

Cosa contiene invece il dossier

Il nucleo più solido riguarda l'AI che si mangia il lavoro di ricerca. Il 29 settembre il National Bureau of Economic Research ha pubblicato il working paper 35782 di Matthew Schwartz, Isaiah Andrews e Jesse M. Shapiro. Il paper descrive un flusso di lavoro open source che usa un LLM per riprodurre, migliorare ed estendere articoli di economia a partire dai loro pacchetti di replica. Su 4.452 pacchetti di replica pubblicati da cinque riviste di economia, il flusso di lavoro ha segnalato discrepanze in 3.460 articoli o nei loro allegati. In 496 articoli ha ridotto il tempo di calcolo di un'operazione di oltre dieci volte, con un'accuratezza simile o superiore. In 923 articoli ha prodotto un'estensione assente nell'originale. La dichiarazione di trasparenza del paper precisa che gli LLM sono stati usati nell'analisi e nella scrittura, e che Schwartz ha lavorato come collaboratore esterno per Anthropic.

Altri due contributi del 29 settembre vanno nella stessa direzione. Stephen Wolfram ha pubblicato il 28 settembre un saggio: l'AI è utile per setacciare la letteratura matematica, ma è ancora l'immaginazione umana a porre le domande. Il post sul blog di Dan Romik, anch'esso datato 29 settembre, avanza una tesi più netta. I dimostratori automatici di teoremi genereranno tutto ciò che si trova a "distanza uno" dal loro corpus di addestramento, poi si bloccheranno, perché non sono in grado di distillare e generalizzare ciò che producono.

Il post di Romik si apre con un riferimento all'annuncio di OpenAI di una soluzione al problema di Navier-Stokes. È un'affermazione contenuta in una fonte, non un risultato verificato in questo dossier, e va letta come tale.

Energia e calcolo, senza l'angolo della fusione

Sul fronte energetico il dossier offre due dati datati, non una scoperta. Il post su Substack di Hannah Ritchie del 29 settembre ripercorre il lavoro del professor Nick Eyre di Oxford. Secondo Eyre, un sistema energetico globale completamente elettrificato richiederebbe circa il 40% in meno di energia finale: la domanda totale scende da 416 a 247 exajoule, mentre la domanda di elettricità sale da 110 a 189 EJ. È un modello, non una misurazione.

Efficient Computer ha dichiarato lo stesso giorno di aver raccolto 97 milioni di dollari in un round di Serie B guidato da TQ Ventures, portando il totale raccolto a 173 milioni di dollari con una valutazione di 650 milioni di dollari. L'amministratore delegato Brandon Lucia scrive che l'azienda rivendica un'efficienza energetica da 10 a 100 volte superiore rispetto alle architetture CPU tradizionali, e che sta lanciando il chip Electron E1 in volumi per i sistemi di AI fisica embedded.

Oracle, intanto, ha approfittato del 29 settembre per lanciare Fusion Claw, un runtime di esecuzione agentica governato, insieme a 25 Fusion Agentic Applications basate su Claw. Nonostante il nome, si tratta di software aziendale, non di fisica del plasma.

Il pezzo della CBC tiene insieme i fili. Paris Marx, autore di Hyperscale, si chiede se consegnare l'elettricità ai data centre sia il modo migliore di usarla. Andrea King, amministratrice delegata di TechNL, ha detto che il Labrador ha l'idroelettrico a basse emissioni di carbonio, il clima freddo e i terreni che i sostenitori cercano, ma che i costi opportunità vanno comunque pesati. La CBC osserva anche che il data centre che Meta prevede di costruire nella contea di Sturgeon, in Alberta, dovrebbe costare 13 miliardi di dollari ed entrare in funzione in due o tre anni.

Se il compito è un risultato sulla fusione, questo dossier è il cassetto sbagliato. Quello che sostiene è una storia più ristretta: gli strumenti di AI vengono puntati sulla ricerca stessa, e l'elettricità che quegli strumenti richiedono è ormai una questione politica a livello provinciale in Canada.